眼下正值2025年毕业季，多所高校出台规定，对毕业论文中人工智能(AI)生成内容比例提出明确要求，有的高校还将“AI率”高低与论文能否合格直接挂钩。

显然，出台这一新规的初衷是为了防范学术不端。毕竟AI太强大，有些人在论文写作上动起歪脑筋，或让AI代写，或借AI编案例、造数据。但AI检测新规又带来新的问题：有毕业生在社交平台哀叹，明明是自己写的，检测系统偏偏说出自AI之手。用AI写作者则分享降“AI率”秘籍，如少用逗号、删减衔接词、打乱段落结构、多用口语化表达等等。甚至有商家声称深谙检测规则，兜售降“AI率”服务，进而催生出一条“检测—降低—再检测”的产业链。

业内人士介绍，“AI率”检测的核心逻辑是分析文本的词汇词频、句式结构、逻辑表达等特征，将其与AI模型输出内容进行拟合，从而判断相似度。但这存在一个悖论——AI生成内容本身就是对人类语言的模仿，它追求规范性、逻辑性，这又恰恰与学术写作的要求高度重合。所以，AI检测结果存在先天缺陷，误判在所难免——原创文章可能会被判成AI生成，AI生成内容也可借技术漏洞蒙混过关。

有人将朱自清的名篇《荷塘月色》上传至某常用论文检测系统，结果显示其AI生成内容中“总体疑似度超过六成”。一位高校教师在朋友圈吐槽，系统标红的“高度疑似AI生成”学术论文段落，由研究团队耗时3年扎根基层、追踪多个真实案例写成。

“AI率”检测引发的争议，是技术变革时代下教育面临挑战的一个缩影。我们渴望用确定性方案消除AI的负面影响，但让AI检测AI本质上还是一种技术迷信。它可能迫使原创作者为降低“AI率”而进行无意义的修改，最终产出平庸甚至糟糕的文本。

AI检测工具给出的数据，只能是一种参考，学术委员会才是最终把关人。有教师表示，学生的文章是否由AI写就，自己一看便知。毕竟，教师对学生的日常水平和研究过程是最了解的。基于教育过程的专业判断，应该优于任何模型。而且，论文质量高低，在学界也早有成熟的评判标准，与其纠结字词句的表述是否有“AI味”，不如看论文是否有独立思考，是否提供创新观点，研究方法是否恰当，数据和结论是否可靠，等等。总之，能为论文打出公正分，是导师、是审稿人，而不是任何一种AI工具。

我们要培养的，不是能通过AI检测的写手，而是具备独立思考能力和创新思维的人。AI可以介入学术生产和学术评价流程，但其作用和功能只能是辅助性的。任何时候，人的主体性在学术评价中都不可替代。

2024年2月，陕西警方成功告破一起利用AI换脸技术实施的诈骗案件，犯罪分子仅凭十几分钟录音和几张照片，便伪造出逼真的“领导”视频，轻易突破传统安全防线，涉案金额达186万元。

数据显示，2024年全球发生的AI风险事件，超过30%与利用AI深度伪造相关。黑龙江大学计算机与大数据学院院长王磊说：“掌握十几分钟音频加上几张照片就能实现‘换脸’并模仿这个声音，现实中，一个普通高中生就可以做到。”

现今，人工智能在诸多领域展现出的潜力巨大的“类人”能力，在令行业振奋的同时，也引发更深层次的担忧：一旦发生法律纠纷，责任如何认定？当人工智能技术以指数级速度迭代，监管如何跟上它的步伐？

2024年8月，欧盟《人工智能法案》正式生效，将AI应用按风险等级分类监管；美国则发布《人工智能权利蓝图》，着手以立法强化技术伦理框架。当我们为今年以来中国人工智能的巨大进步叫好时，也应当想一想，该如何给人工智能这匹狂奔的马驹，拴上法律的缰绳？

直面四大难点

纵观过去三个世纪人类科技的进步史，技术的革命时刻也是法治体系的挑战时刻。在人工智能风起云涌的当下，一系列新的挑战确实需要我们在着手人工智能立法之前仔细思量。

在北京市石景山区首钢园，观众拍摄四足机器人表演。魏梦佳 摄

——技术迭代的“时间差”。法律追求稳定性，但AI技术日新月异。2023年ChatGPT引发的版权争议，暴露出现有法律难以预见技术演进的窘境。对此，南通大学法学院副院长王晓燕表示，尽管我国近年来逐步出台了有关算法备案、大模型备案和伦理审查登记等领域的指导意见，但技术发展之快已超出现有法律制度的规范。在这样的技术背景下，如何做到前瞻性立法，以及立法如何随技术升级进行动态调整，需要提出新的思路。

——跨国治理的“复杂性”。人工智能安全没有国界，防范风险需要共筑防线。AI技术具有天然的跨国属性，一个在中国训练的AI，被境外人员用于制造虚假信息，该适用哪国法律？一家外企研发的自动驾驶汽车若在中国出现交通事故，责任如何追溯？“数字经济时代，数据作为关键生产要素，其顺畅的跨境流动对于促进跨国企业全球资源有效整合具有重要意义。”乐高玩具（上海）有限公司政府事务负责人杨晴红表示。对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心主任许可说，如何在现有数据安全法的基础上细化跨境数据规则，同时推动双边或多边司法协作，避免管辖权真空，成为立法中需要考量的问题。

——伦理与法律的“衔接难”。2023年9月，科技部等十部门联合发布《科技伦理审查办法（试行）》，规定具有舆论社会动员能力和社会意识引导能力的算法模型、应用程序及系统的研发需要开展伦理审查复核。随着AI伦理审查成为行业习惯，相关伦理原则如何转化为法律条文成为重要课题。例如，“公平”“透明”等抽象伦理要求，需转化为具体的算法透明度标准、数据采集规范，而这无疑对立法提出新的要求。同时，AI立法涉及技术企业、用户、政府等多方诉求，如何确保立法既尊重技术规律，又符合公共利益，是对立法者的考验。

——安全与发展的“平衡木”。过度监管可能扼杀创新活力。清华大学教授申卫星强调，人工智能立法尤其要坚持安全和发展并重，二者之间如何协调是立法最大的难题之一。北京理工大学智能科技法律研究中心研究员张心宇也表示，加强人工智能法治保障必须以促进社会整体利益为导向，避免法律规范不当挤压人工智能发展的空间。就现实而言，需要在给予实验性AI应用适当容错空间的同时，完善相关风险分担机制。这样既可以降低企业合规成本，又能有效促进AI健康发展。

如何做好准备？

人工智能治理，不是简单的“管住”，而是让技术在制度的“土壤”里更为茁壮地生长。对于接下来人工智能立法的路线图，多位专家也表达了自己的思考。

一科技公司工作人员讲解人工智能技术应用于教学。邓华 摄

有专家表示，当前关于推动人工智能健康发展的法律条款，散见于网络安全法、数据安全法等法规中。要想彻底解决“九龙治水”问题，推动人工智能法治化管理“握指成拳”，作为顶层设计，可首先考虑制定人工智能促进法，明确AI发展的基本原则、监管框架与促进措施，统筹发展和安全。以这部法律为“地基”，人工智能治理的大厦才好建造。

中国科学院院士房建成等专家认为，AI技术的不断革新对立法者提出了极高要求，但既懂技术又懂法律的专业人才仍十分稀缺。要倡导在法学学科基础上拓宽人工智能等专业教学内容，重视人工智能与法学教育的交叉融合，有了具备法学素养并熟悉人工智能技术原理的复合型人才，将人工智能发展纳入法治轨道才不是一句空话。

在具体监管实践中，有专家提到了“沙盒监管”的可行性。它是一种新型的监管模式，旨在通过在特定范围内对经营主体实施包容审慎的监管措施，破解传统监管中“一管就死、一放就乱”的困局。目前，我国已在多地自贸区数据跨境流动监管中探索实行分级分类的“沙盒监管”，接下来，可以在雄安新区、深圳等改革前沿地区开展试点，允许地方针对自动驾驶、智慧医疗等人工智能前沿领域探索“沙盒监管”，为人工智能日常治理积累经验。

在人工智能领域，中国好消息不断。去年年底以来，DeepSeek火爆全球，以实力回击了“中国做不出一流大模型”的论断。近日，华为推出参数规模高达7180亿的全新模型盘古Ultra MoE，这是一个全流程在国产昇腾AI计算平台上训练出来的准万亿MoE（混合专家）模型，以实践结果证明了国产算力也能训练出世界先进大模型。

中美两国被视为人工智能发展的第一梯队。与中国相比，美国在人工智能领域起步较早，在核心技术、资本投入和生态成熟度等方面更具优势。自ChatGPT、Sora登场后，有一些声音认为中美人工智能差距越来越大，难以追赶。事实上，中美在人工智能领域的竞争呈现“美强中快”的动态变化，中国凭借应用创新、数据规模和政策驱动快速追赶，差距持续缩小。DeepSeek的成功，已经证明我国在大模型领域走出了一条“低成本、高性能”的创新之路。

算力是人工智能竞争的重要战场。人才、数据、算力被视为发展人工智能的关键三要素。其中，算力是训练大模型、处理海量数据的核心基础设施，决定着算法的创新空间。当前，美国在人工智能核心算法和框架方面占据优势，在先进算力领域也处于领先地位。国产算力在市场占有率、性能优化、生态成熟度等方面有待提高，还面临技术封锁，困难重重。这也导致了有观点认为“国产算力无法训练一流大模型”。

差距确实存在，但并非不可逾越。比如，华为虽然单芯片工艺落后美国一代，但采用数学补物理的办法，通过叠加和集群等技术，也能极大提升系统性能，最终达到世界先进的计算水平。这不仅是芯片性能的追赶，更是通过系统工程创新与深度协同机制，将“根深叶茂”的研发理念转化为集群效能的跃升，生动诠释了以体系化优势突破关键核心技术的中国路径。我们更要相信，随着技术迭代与生态完善，国产算力的能力还将持续增强，有望实现从“可用”到“好用”的跨越。

算力竞争其实是一场“体系化战争”。从芯片架构、框架优化到工程化能力，中国已构建起全栈自主的技术链条，不断缩小与世界顶尖水平的差距。从披露的数据看，昇腾算力平台训练效率高、推理性能好、系统运行更稳定可靠。这充分证明，聚焦根技术突破与体系化协同，中国人工智能产业完全有能力锻造出自主可控、世界领先的科技成果，为千行百业智能化升级注入强劲动能。

应注意到，中国在人工智能领域已取得显著突破，不应妄自菲薄。我国是全球人工智能专利最大拥有国，人工智能核心产业规模近6000亿元，企业数量超4700家，形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整产业体系。算力规模居全球前列，已建成钢铁、煤炭等高质量行业数据集，培育出一批竞争力强的通用大模型和行业大模型，并登上全球主流开源社区下载量榜首，产业链正在从单点突破转向协同创新。

更应看到人工智能技术迭代一日千里，全球竞争日趋激烈，不能沾沾自喜。如果自满于阶段性成果，忽略依旧存在的短板差距，中国人工智能可能会陷入“追赶—模仿—再追赶”的循环。国产算力还需在高端芯片架构、集群通信效率、软件生态等方面继续优化提升，训得更好、推得更快，为中国人工智能产业发展提供坚实基础。

中国发展人工智能，需要更多信心和耐心。人工智能全球竞争，不是单一技术的比拼，而是创新体系、产业韧性与战略视野的综合较量。作为全球工业门类最齐全的国家，我国制造业增加值占全球比重约30%，这是我们发展人工智能的重要优势和基础。只有保持“永远在路上”的心态，在基础研究上甘坐冷板凳，在生态构建上深耕细作，在场景落地中精益求精，才能让中国人工智能真正跑出中国速度。

数字红利不能成为数字霸权，智能革命不应导致智能鸿沟。坚持“智能向善”，才能让人工智能真正成为造福人类的公共产品

开源策略，超越了筑“小院高墙”、搞“三六九等”、分“远近亲疏”的做法，降低了研究、应用的门槛，使更多人能参与到人工智能的研究之中

人工智能会缩小还是扩大发展差距？这一直是社会关注的话题。

相比于西方发达国家，许多发展中国家属于人工智能领域的“跟跑者”“后进者”，不仅缺少有竞争力的科技企业，也缺乏足够的技术、人才储备，甚至在相关基础设施上都存在严重不足。国际货币基金组织制定的“人工智能准备指数”显示，截至2024年4月，发达国家这一指数为0.68，而新兴国家和低收入国家分别为0.46和0.32。

不过，会不会“扩大发展差距”，关键在于如何运用技术，在于以何种理念开发人工智能。不妨来看两个案例。

一个是，今年缅甸中部发生地震后，相关方面利用DeepSeek，在7小时内开发了一套中缅英互译系统，有效解决语言障碍问题，为中国救援队伍参与国际救援提供了助力。

另一个是，日本一家AI应用企业基于通义千问打造的日语模型EZo，成功在日本医疗保健领域和多个公共服务机构落地。目前，通义千问的衍生模型数已超10万个。

两个案例里，人工智能大模型虽然不同，但都源自中国，而且还有一个共同特征：开源。如今，越来越多的大模型加入开源阵营。这些开源大模型，让更多人共享人工智能红利，也启示我们，推动人工智能发展，不仅需要技术的进步，也需要宽广的格局。

数字红利不能成为数字霸权，智能革命不应导致智能鸿沟。习近平总书记指出：“要加强人工智能国际治理和合作，确保人工智能向善、造福全人类，避免其成为‘富国和富人的游戏’。”坚持“智能向善”，才能让人工智能真正成为造福人类的公共产品。

“智能向善”彰显中国立己达人的价值追求。以DeepSeek为代表的大模型，打破了“算力至上”的旧信条，推动人工智能发展从“堆算力”向“拼算法”转变，以低成本、高性能、开源，让人工智能技术更普惠。正如一位人工智能研究人员所言：“开源之举将使AI像水、电和网络一样触手可及。开源化、轻量化将大力推动‘人工智能+’，广阔场景已经呈现。”

一起发展，才是真发展、好发展。各国无论大小、强弱，都应该拥有平等发展和利用人工智能的权利。立己达人，推动人工智能公平普惠发展，这是中国的坚定态度。

“智能向善”体现中国开放合作的宽阔胸怀。人工智能的发展，离不开开放创新的良好生态。开源策略，超越了筑“小院高墙”、搞“三六九等”、分“远近亲疏”的做法，降低了研究、应用的门槛，使更多人能参与到人工智能的研究之中。这有利于汇聚全球智慧，构建一个充满活力且能持续进行技术迭代升级的生态系统。

坚持开放、互通、平等，拒绝筑墙、断链、霸权，携手合作开展联合技术攻关，才能更高效、更公平地推动人工智能创新成果不断涌现、应用场景加快拓展。

“智能向善”映照中国和合共生的文化情怀。技术背后有文化。大道之行、天下为公，是中国人历来的主张；民胞物与、和衷共济，是中华文化内在的品格。自去年12月中国倡议的人工智能能力建设国际合作之友小组成立以来，截至今年5月，中方已经在北京、上海举办2期研讨班，邀请来自40多国180多位各界代表共商共促人工智能的包容发展。中国科协实施的人工智能开源项目已惠及多个国家和地区，推动人工智能赋能发展中国家。

从提出《全球人工智能治理倡议》，到发布《人工智能能力建设普惠计划》，再到推动务实合作，让更多人共享智能红利，中国既是倡导者，也是行动者。这正是和合共生理念的生动体现。

1879年，爱迪生成功点亮了世界上第一盏有实用价值的电灯，改变了人类的生活方式。如今，不少人认为人工智能的“爱迪生时刻”已经到来，但要让人工智能如同电力一样走进千家万户，除了技术上的持续突破，坚持“智能向善”，同样不可或缺。

输入一段你想要的问题，生成式人工智能就可以根据你的需求从海量的数据中检索分析生成你想要的文字、图像甚至视频，在方便快捷的同时，其潜在的个人信息泄露风险也引发担忧。

如何在生成式人工智能时代筑牢个人信息安全防线？在这两天举行的2025年中国网络文明大会各分论坛上，与会嘉宾围绕这一焦点议题展开深入探讨。

中国科学技术大学网络空间安全学院执行院长俞能海：生成式人工智能技术，说到底它是基于数据的。现在的问题是我们的数据本身，现在各种大模型它都是要有数据、语料进来，这些语料从个人信息保护角度，哪些语料给、哪些语料不给，源头数据怎么管控，尤其在个人信息保护中间起的作用非常大。

专家提示，在人工智能收集海量数据进行训练的过程中，普通用户有时难以理解数据收集的合规边界，以及系统配置策略，盲目向生成式人工智能平台输入敏感隐私信息，一旦敏感数据被用于所谓“改善服务”“优化模型”，甚至用于训练，其上传存储、后续使用场景、二次传播都可能存在隐私数据泄露的风险。

国家信息技术安全研究中心技术研究部部长杨韬：大家在和生成式人工智能交互的时候，往往会一问一答，在这种问答的过程中尽量避免输入个人信息，甚至敏感个人信息以及相关工作秘密信息，这个是需要大家注意的。

与此同时，基于强大的数据搜集和逻辑能力，人工智能可以综合公开数据、个人数据，结合行为分析挖掘出更深层的数据。

中国科学技术大学网络空间安全学院执行院长俞能海：信息化给我们带来非常好的一面，但确确实实也给我们留下了新的问题。你只要用了系统，一定会留痕，自己很多的信息，可能是敏感信息，你自己认为已经把它去掉了，但是通过整合、信息关联，可能在输出的点，它就会被泄露出来。

针对深度伪造技术 发展主动防御技术

如何在保护数据安全和推动人工智能发展中寻找新的平衡点，实现更广泛的公共利益？与会嘉宾认为，需要从技术管控和相关法律法规完善落实中，进一步筑牢人工智能时代的数据安全防线。

在2025年中国网络文明大会个人信息保护分论坛上，来自中国科学技术大学的研发团队介绍了针对当前人工智能深度伪造的主动防御技术，如通过对待保护的人脸图片添加特定的扰动噪声，让篡改伪造图片从而生成虚假图片或视频的模型失效。

中国科学技术大学网络空间安全学院执行院长俞能海：我现在有一种手段，我让人看没有问题，但加上一个不可见的因子，可以理解为“噪声”，到这个图像里去，人看不出来，但是机器可以看出来。如果说把这样的一些照片作为源头进去，别人拿去做实验，想合成一个新的数据，新的一个为他所用的影像，那就不可能实现，或者你实现了我就知道你是假的。

数据安全和隐私保护技术迭代更新也进一步促进个人信息保护相关制度法规的落地见效，与会嘉宾表示，目前我国已出台《个人信息保护合规审计管理办法》《网络数据安全管理条例》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等重要法律法规保障数据安全，并着重压实了信息处理相关企业承担保障数据安全的社会责任，如强调相关企业收集个人信息需遵循“最小必要”“告知同意”“合法正当”等原则。

国家信息技术安全研究中心技术研究部部长杨韬：我举个例子，个人信息处理者需要去仔细研判，比如说我某些字段不采集，我的这项业务是否就真的进行不下去了，同时对于已经采集或者是准备采集的一些信息，应该是需要去考虑有没有替代的方案，既能够完成业务要求，也能够充分减轻降低或者规避可能存在的违法违规收集使用个人信息的安全风险。

北京师范大学法学院博士生导师吴沈括：在面对新技术新应用的演进过程当中，特别是面对人工智能等一系列新的技术样态和技术应用的时候，我们国家的规则的演进应当说速度其实非常快的。涉及到人工智能语境下的个人信息处理的透明，又比如说关于各项业务的可溯源可审计的问题，我们还需要进一步地去迭代，去更新法律法规，使得规则要求，价值的保障和实际的技术应用之间能够保持一个同步的进展。

还原受害人生活轨迹 警惕“私人定制”骗局

个人信息一旦被不法分子获取，可能引发一系列严重后果，针对个人信息泄露而进行的精准电信网络诈骗是如何实现的，我们在日常生活中应该如何防范此类诈骗？

针对目前高发的电信网络诈骗案件，与会专家、民警表示，许多此类骗局之所以能够得逞，往往是基于受害人个人信息的泄露。诈骗分子通过这些个人信息还原受害人生活轨迹，精准完成骗局的“私人定制”。

合肥市公安局刑警支队五大队副大队长杨础：比如马上快到暑假了，有很多学生朋友会出去玩，旅行的信息一旦被骗子掌握，他很有可能就给你发送机票退款的，或者说机票有延误或者取消了，需要你怎么操作。这种很明显就是掌握到了你的个人信息，尤其是订票信息旅程的信息，所以对你实施精准诈骗。

反诈民警提示，在社交软件上进行信息和图片视频发布时，需要尽量避免暴露个人关联信息。

合肥市公安局刑警支队五大队副大队长 杨础：现在图片所包含的信息可能会比较多，有可能晒自己的孩子，孩子的校服暴露了孩子在哪里读书，暴露了所生活的城市，比如发家窗户外的一个美景，而这张美景图很有可能暴露了所在城市的具体区域，哪个小区等等。因为这些信息都很有可能会被坏人拿去利用，他能够因此去定制针对你的个人骗局的时候，就很容易防不胜防了。

除此以外，深度伪造技术借助人工智能，能对人脸和声音信息进行高度逼真的伪造，被不法分子用于诈骗时，往往具有极强的迷惑性。

中国科学技术大学网络空间安全学院执行院长俞能海：我们现在家人看到了我的影像，这个影像是真是假不一定，可能是处理过了。尤其是像现在很多老百姓，我建议只要谈到钱，请各位一定要重新复核，从另外的渠道复核，而不要简单地相信他。

在山东日照金海岸小学，老师指导学生练习机械臂毛笔书写编程。

在广西柳州市第八中学南校区人工智能课堂上，科创老师带领学生操控智能机器人。

近日，教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》（以下简称《通识教育指南》）和《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》，科学规范推进人工智能全学段教育。

教育部基础教育教学指导委员会负责人表示，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式，为教育改革与发展开辟了新赛道。我国已建成全球规模最大的教育体系。在基础教育阶段发展人工智能教育，既是顺应全球科技发展趋势、支持强国建设的必要选择，也是迫切需要培养面向未来的创新型人才的体现。

人工智能教育需层层进阶

加强中小学人工智能教育的号角早已吹响。2024年11月，教育部办公厅印发《关于加强中小学人工智能教育的通知》，明确了中小学加强人工智能教育的总体要求和实施路径；2025年4月，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确指出统筹推进大中小学人工智能教育一体化。

教育部教育数字化专家咨询委员会主任杨宗凯表示，要有序开展人工智能教育的应用试点，注重培养学生独立思考、解决问题、沟通合作的能力，多学段广泛开展人工智能通识教育，塑造适应智能时代、驾驭人工智能的创新人才核心竞争力。

中小学的人工智能教育到底怎么做？

《通识教育指南》指出，中小学人工智能通识教育通过构建分层递进、螺旋上升的教育体系，旨在培养学生适应智能社会的核心素养。小学阶段注重兴趣培养与基础认知，初中阶段强化技术原理与基础应用，高中阶段注重系统思维与创新实践，通过知识、技能、思维与价值观的有机融合，培养四位一体的人工智能素养。

层层进阶，听起来顺理成章。但从业内人士的观察来看，目前还缺乏贯穿中小学的体系化人工智能课程。

人工智能教育企业飞象星球副总裁鲁欣认为，根据他们的调研，人工智能教育还存在“小学玩积木、中学低年级编程序、高年级无衔接”的断层现象，且学习内容滞后于技术发展。中小学缺少人工智能专职老师，因师资有限，技术迭代又快，往往老师学会了这波技术，下一波迭代技术又出现了。对于人工智能的前沿问题，老师的讲授只能基于当下的知识积累，无法带领学生进行深入探讨和挖掘；而如果照本宣科讲课，则难以激发学生对人工智能的兴趣。

首都师范大学教育学院教授方海光告诉科技日报记者，中小学信息科技与人工智能课程的协同实施是当前教育改革最可行性的实施路径之一。小学低年级通过“不插电编程”培养学生逻辑思维，中高年级接触图形化编程中的条件判断，这样到高年级学生才能理解人工智能中的基础规则。他建议，可在信息科技课程中动态调整人工智能内容的比重和深度，比如可以在学前教育阶段增设“人工智能和生活礼仪”课程，在义务教育阶段增设“人工智能与智能社会”课程模块，在高中阶段则通过选择性必修课深化技术原理，衔接高校课程。

学校家庭企业多方发力

上海市浦东新区张江高科实验小学是教育部中小学人工智能教育基地。该校校长陈飞说，他们不断深化人工智能与学校教育的融合，积极探索人工智能重塑教育生态的校本化解决方案，初步构建起全面支持师生发展的智慧教育生态圈。学校组织学生共同参与多种特色活动，强调家校社资源整合共育，提供更丰富的学习体验场景，满足不同能力基础学生的学习，并且更好地发现具有创新潜质的人才。

《通识教育指南》在“保障体系”这部分内容中，也对家庭和社会企业作出了要求。

教育部基础教育教学指导委员会负责人表示，社会企业可以通过四个方面支持人工智能通识教育发展，即健全融合机制、共享优质资源、优化产品服务和开放实践基地。

鲁欣分析，企业在推动中小学人工智能教育方面可以扮演多元角色，但更多时候，它们是人工智能教育落地和普及的解决方案的提供者和助力者。

《通识教育指南》鼓励企业构建高质量教育服务体系。鲁欣认为，企业提供的高质量课程，应该具备三个特点——体系化、高质量、易普及。要贴合学生认知规律，针对不同学段学生设计分层教学内容，使之符合学生从基础感知到深入探究的认知发展过程，实现全学段知识螺旋式进阶；要融合前沿技术知识，引入当下主流且先进的人工智能平台与工具，使学生接触到行业最新知识，了解人工智能发展趋势，为未来学习和应用打下基础。要创新教学模式方法，比如采用项目式、探究式教学方法，设计互动体验环节，用面向实际的项目，鼓励学生主动探索、发现和解决问题，提升学生参与度和学习效果。同时，要兼顾教育公平与普及性，产品设计充分考虑不同地区学校的教学条件差异，降低硬件门槛；也可通过“智能双师”模式，实现优质教育资源共享，让偏远地区学校享受到优质人工智能教育。

避免陷入唯人工智能误区

方海光告诉记者，学校在教育数字化的具体实践中要把握数字化应用的关键，即利用大规模因材施教，满足孩子个性化学习的诉求，最终帮助每个孩子找到适合自己的成长路径。

“当然，也要避免一些误区，比如用数字技术机械应试和刷题，用人工智能拔苗助长甚至增加孩子的学习负担。”方海光说，唯有坚守教育的理想与价值，把握教育立德树人的本质归属，方能让技术真正为人的成长服务。

《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》也明确，小学阶段禁止学生独自使用开放式内容生成功能，教师不得将生成式人工智能作为替代性教学主体。

“学校应该重点关注以下几个方面。”方海光列举，一是课程生态重构，即重构国家课程框架基础上的多元课程体系，提升课程的适应性与开放度。二是教学组织创新，应以教师为主导，以人工智能为辅助，增强学习者的主动性与参与感。三是评价体系转型，建立以数据为支撑的综合素质评价机制，实现精准评估，同时要有技术平台保障，确保数据安全与应用可控，为个性化学习提供稳定、连续的支持环境。“推动人工智能从技术工具向教育生态共同体转变，实现个性化学习由点到面的落地转化。”方海光说。

北京师范大学未来教育高精尖创新中心执行主任余胜泉提出了“认知外包”的概念。他表示，人类正在将部分思维活动和认知任务外包给外部智能设备，这种“认知外包”现象形成了人机协同的新型思维方式。但在基础教育阶段，一定要警惕“认知外包”，它会导致认知惰性，形成信息茧房，甚至让人难以接受深刻知识。

余胜泉表示，在知识爆炸时代，一定要加强深度教学，发展学生核心素养，帮助学生形成可迁移、可进化的知识结构。“不能完全否定‘人工智能+教育’，也不能万事都唯人工智能。”余胜泉强调。

近期，多地举办AI（人工智能）专场招聘会，多家互联网企业也发布了AI人才“召集令”，凸显业界对AI人才的迫切需求。业内专家认为，随着AI技术向千行百业深度渗透，构建“产学研用”协同的人才培养体系，成为促进未来AI人才供需对接的关键。

日前，2025年全国城市巡回招聘人工智能行业专场暨浙江省高校毕业生就业实习人才交流会在杭州电子科技大学举行。记者了解到，此场招聘会推出各类岗位6000余个，人工智能行业相关职位占比达52%，包括算法研发、工业互联网等多个前沿方向。

杭州电子科技大学招生就业处副处长卢峰表示，企业对AI人才的需求迅速增长。比如，杭州海康威视数字技术股份有限公司此次主要招聘AI训练工程师、大数据开发工程师；浙江零跑汽车以招募电控算法和BMS软件工程师为主；浙江大学滨江研究院推出的岗位也与区块链研发、AI视觉算法等相关。“众多企业都对人工智能方向的人才十分关注，招聘会现场接待2400余人次，初步达成意向300余人。”

不仅线下招聘会需求旺盛，不少企业也纷纷发布了AI人才“召集令”。阿里巴巴2026届春招，AI相关岗位占比近五成；百度已面向在校学生开放3000余个暑期实习岗位，87%与AI相关，同时宣布未来5年将加大力度再为社会培养1000万AI人才；京东发布“顶尖青年技术天才计划”，面向全球高校本硕博毕业生及毕业两年内的技术人才开放招募。

AI相关岗位的招聘热度映射出不同领域企业智能化发展趋势。以阿里国际商业集团为例，据阿里国际招聘官网消息，2026届校招中80%为AI岗位。

“作为阿里旗下聚焦海外电商的业务集团，过去一年，阿里国际围绕AI和出海进行了全面探索，推出了全球首个外贸领域的AI搜索引擎Accio，还通过AI及Agent的方式，将AliExpress、Lazada等国际电商平台进行转型升级，调用量呈百倍增长。”阿里国际商业集团相关负责人表示，基于AI技术在业务上的应用发展，阿里国际对AI人才的需求大幅增加。“今年校招季，阿里国际打破传统的校招体系，首次启动了面向全球的头部AI科技人才培养计划‘Bravo 102’。”

美的集团今年也继续通过校园招聘加大岗位供给，基于布局机器人、储能、新能源汽车零部件等赛道的新需求，着重加强对家电智能化及机器人化、新能源等领域的研发类人才招聘力度。据悉，今年1月至4月，美的持续加大AI、机器人、新能源等人员的社会招聘，累计招聘近千人。

在需求“量级”爆发的同时，企业对AI人才的需求也在发生“质”的变化。细看需求清单，越来越多企业表达了对人才供给的深层期待。业内人士表示，市场急需能够推动AI加速赋能千行百业的应用复合型人才。

“今年阿里巴巴人才需求呈现新的变化，正在加大对AI领域人才的引进和培养力度，其中阿里云在今年校招需求中80%以上岗位都与AI相关。”阿里云智能集团招聘总经理曹彬表示，随着AI从实验室走向商业化，复合型人才需求也在增长。同时，技术岗位在多模态、预训练、强化学习和AI Infra等方向的人才需求旺盛。

复合型AI人才成为急需紧缺的背后，是供需错配的难题。业内人士指出，企业对AI人才的需求将进一步趋于系统化、立体化，既对人才的学术硬实力要求较高，同时也对其跨部门协作沟通、商业化理解能力等软实力也提出了较高的要求。

首都经济贸易大学劳动经济学院副教授、中国新就业形态研究中心主任张成刚认为，面对AI人才需求的新变化，应进一步加快产教融合，促进人才与产业“双向奔赴”。

前不久，教育部印发通知，部署各地各高校面向企事业单位和行业协会征集一批“人工智能应用”领域供需对接就业育人项目，推动高校加快适应人工智能发展对人才需求、就业服务等提出的新要求，帮助用人单位培养和招聘更多实用型、复合型和紧缺型人工智能应用人才，更好促进校企人才供需对接。

“未来，要依托人工智能‘产业链-人才链’链主企业，推动‘政产学研用’深度融合，系统构建涵盖AI人才培养、创新创业、就业服务、研学竞赛等环节的一体化支持体系，进一步打造高水平人工智能人才生态。”张成刚说。

教育部22日发布2024年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，全国高校共新增专业点1839个，调整学位授予门类或修业年限专业点157个，停招专业点2220个，撤销专业点1428个，专业调整优化力度进一步加大。

教育部同步更新发布《普通高等学校本科专业目录（2025年）》，增列29种新专业，纳入2025年高考招生。新目录包含93个专业类、845种专业，进一步强化专业设置对国家战略急需和高质量发展的快速响应。

此次增设的29种新专业，充分体现国家战略、市场需求和科技发展牵引：

在服务国家战略方面，增设了区域国别学、碳中和科学与工程、海洋科学与技术、健康与医疗保障等专业。

面向科技发展前沿，增设了智能分子工程、医疗器械与装备工程、时空信息工程等专业。

主动适应市场需求，增设了国际邮轮管理、航空运动等专业。

聚焦人工智能赋能经济社会发展，增设人工智能教育、智能视听工程、数字戏剧等专业。

为更快响应国家战略，教育部首次建立了战略急需专业超常设置机制，对于中央最新部署、高度关注的战略领域，开辟相关专业设置即时响应“绿色通道”。瞄准低空经济快速发展需要，突破集中申报限制，指导北京航空航天大学等6所高校增设低空技术与工程专业。

目前，全国普通高校本科专业布点共有6.28万个。教育部将进一步强化专业设置与就业工作的联动，指导高校持续调整优化存量专业，加强各领域人才需求预测分析，不断增强高等教育与经济社会发展的契合度。

2025年春招中，人工智能领域招聘需求大幅增长，算法、机器学习等方面的人才成为企业高薪争抢的“香饽饽”，人工智能讲师岗位招聘量也在激增。

随着AI技术加快应用，未来还会缺哪些方面的人才？如何捕捉到其中的就业新机遇？

3月20日，求职学生在招聘会上了解岗位信息。新华社记者 赵子硕 摄

企业高薪招聘AI人才

近期，“百万英才汇南粤”春季大型综合招聘会在广州举办，现场人头攒动。5万多个招聘岗位中，电子信息、先进制造行业招聘数量排名前列，特别是人工智能相关岗位需求旺盛。

记者看到，比亚迪、小马智行、优必选等一批企业高薪招聘自动驾驶算法工程师、AI引擎研发工程师等岗位，吸引了诸多求职者投递简历。一些在读研究生专程前来寻找AI方向的实习机会。

从事脑机接口产品研发生产的广东神舞科技有限公司，正在招募高级嵌入式工程师、神经科学家、算法工程师等。“招聘人数没有上限，待遇从优，比如算法工程师，可提供两室一厅免费住房外加40万至70万元年薪。”公司创始人郑辉说。

慕尼黑工业大学的刘思蕾专程从德国回来参加招聘会，她的专业方向是机器人、认知与智能。她说，国内正在大力发展人工智能，机会多，能让自己快速成长。

不久前杭州举办的春季首场大规模线下人才招聘会上，830家企业推出2.1万个岗位，其中半数聚焦AI算法、大模型开发。宇树科技推出了AI算法工程师、深度强化学习算法、机器人运动控制算法等10个岗位，月薪最高达7万元。

3月13日，工程师在验证机器人动作模型训练效果。新华社记者 杜子璇 摄

“DeepSeek的爆发加速了AI在各行各业的应用渗透。由于AI人才市场需求加剧，企业纷纷提高了招聘薪资水平。”智联招聘执行副总裁李强说。

智联招聘数据显示，2月份，算法工程师、机器学习、深度学习岗位招聘量同比增速分别为46.8%、40.1%、5.1%；平均招聘月薪均突破2万元，分别为23510元、21534元、24015元。作为训练AI模型的基础工作，数据标注岗位招聘需求同比增长超50%。

此外，市场对AI知识传播和人才培养的需求也在急剧提升。据智联招聘数据，今年春节后一个月，人工智能讲师招聘职位数同比增长112.4%，平均招聘月薪为15792元。

市场急缺哪方面AI人才？

高薪之下，越来越多求职者希望投身人工智能行业。智联招聘数据显示，2月份，AI领域求职人数同比增幅达200%以上。

当前企业最青睐哪类AI人才？

猎聘近日发布的《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，去年2月至今年1月间，在猎聘平台上招聘的AI职位中，约47%要求硕博学历。

由于人工智能自2019年才被正式纳入本科专业目录，目前AI领域多数从业者来自其他相关专业。从猎聘数据看，人数最多的前四个专业分别是计算机科学与技术、软件工程、电子信息以及机械工程。

“企业主要看是否具备相关专业能力。”猎聘大数据研究院相关负责人介绍，算法是人工智能的核心，涉及复杂的数学、统计学、计算机科学等领域的知识；深度学习则涉及复杂的神经网络模型和算法优化，从业者在掌握线性代数、概率论、统计学等知识的同时，还需具备编程技能。

多家平台数据显示，今年以来，AI人才持续保持供不应求的态势。未来随着AI技术加快应用，还会缺哪些方面的人才？

除了当前市场紧缺的算法工程师、大模型工程师、机器学习工程师等，从全产业链看，AI领域在基础层、技术层、应用层都存在人才缺口，比如高性能计算工程师、芯片架构师等，也是企业竞相争夺的对象。

中国科学院自动化研究所研究员王亮表示，由于人工智能涉及多领域，所需人才也覆盖多种类型——既有致力于前沿算法与核心理论创新的基础研究型人才，也有将理论与算法模型开发相结合、形成可落地产品的技术开发型人才，还包括既懂人工智能技术又懂所在行业业务的应用复合型人才。此外，AI训练师、数据标注工程师、AI伦理与安全专家等数据治理和支撑人才也变得越来越重要。

“目前最急需的还是基础研究型人才和应用复合型人才，一方面解决高端AI芯片国产化率不足和算法原创性不足问题，另一方面推动AI加速赋能各领域各行业。”王亮认为。

据麦肯锡报告预测，到2030年，中国对AI专业人才的需求预计将达600万人，而人才缺口可能高达400万人。

如何捕捉AI发展中的就业机遇？

面对AI带来的岗位替代和新的岗位需求，普通人如何适应产业变化，提高就业的稳定性和竞争力？

教育，无疑是其中关键一环。新一轮科技浪潮下，中国高校也迎来史上最大规模专业调整。短短几年间，已有超500所高校开设人工智能专业或成立专门学院，考生的报考热度持续升高。2025年清华大学、中国人民大学等高校扩招计划里均包含人工智能专业。

“人才数量提升的同时，优化培养结构、提升质量显得更为关键。”王亮认为，未来不同层次和领域的AI人才需求会更加细分，高校在专业设置和课程设计上应更加注重人才的差异化培养。

2024年，南开大学全面启动“人工智能赋能人才培养行动计划”，打造了130余门人工智能系列课程群。

“人工智能需要多学科交叉融合发展，这就要求高校超前布局、主动调整，在加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设中，形成学科集群，为推动人工智能人才培养提供坚实基础。”南开大学校长陈雨露说。

为培养更多实用型、复合型和紧缺型人工智能应用人才，教育部近日印发通知，部署各地各高校面向企事业单位和行业协会征集一批“人工智能应用”领域供需对接就业育人项目。  

“行业从业者也需要保持持续学习的习惯。”王亮表示，从人工智能相关专业毕业生的反馈来看，职业发展过程中，除了技术能力外，设计思维、跨学科协作、自主学习能力的培养同样至关重要。

在科大讯飞董事长刘庆峰看来，AI技能应成为未来公民必备能力，需加强AI新职业的规划与管理及相关技能培训，尤其要为低收入和就业困难群体提供免费培训机会。

“年轻人无论从事哪个专业，都可以每周花点时间，关注全球AI技术在各行各业的发展，这是未来最大的机会源泉。”宇树科技创始人王兴兴说。

在国家教育数字化战略行动实施三年之际，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》（以下简称《意见》），立足经验，破解问题，继续纵深推进国家教育数字化战略布局，以人工智能助力教育变革。

4月16日，教育部召开发布会，介绍推进教育数字化工作的相关情况。

深入推进资源、服务、数据集成化

三年来，教育部实施国家教育数字化战略行动取得了突破性进展，建成了全球最大的公共教育资源平台、公共教育服务平台、公共终身学习平台。

在集成化上，《意见》提出，以国家智慧教育公共服务平台为枢纽，集成各级优质平台、资源、服务，逐步实现入口统一、资源共享、数据融通。围绕基础教育、职业教育、高等教育、终身教育四大领域和德智体美劳五大版块建设汇聚精品资源。要持续升级国家平台公共服务功能。推动“高效办成一件事”，扩大教育公共服务“一网通办”事项。

教育部科学技术与信息化司司长周大旺介绍，在国家平台升级方面，教育部将持续打造国家智慧教育平台2.0智能版。引入智能交互、知识图谱、多模态数据分析等技术，优化课堂测评、资源搜索等智能功能，完善“AI试验场”，聚焦学生学习、教师教学、教育治理和科学研究四大方面，汇聚高水平大学和企业的创新力量，组织研发具有前瞻性的实用AI工具，接入国产通用大模型，帮助师生更好掌握AI技能。

激活人工智能重塑教育的潜能

为进一步激活人工智能重塑教育的潜能，《意见》明确指出，要全面推进智能化，坚持立德树人、以人为本，培养学生的高阶思维、思考判断能力、实践能力。根据技术发展的形势，调整学科专业布局，培养师生的基础能力，深化人工智能与教、学、管、评、研等场景融合。

教育部教育数字化专家咨询委员会主任、武汉理工大学校长杨宗凯表示，要积极建设中国教育人工智能大模型，持续打造一批教育垂直领域的专用大模型，有序开展人工智能教育的应用试点。要不断深化人工智能与教育教学全过程的融合，树立在学科建设、人才培养等方面的典型示范，要不断提升管理者的数字化领导力、教师的数字素养，推动教师利用人工智能打造更具高阶性、创新性和挑战度的优质课堂。要多学段广泛开展人工智能通识教育，塑造适应智能时代、驾驭人工智能的创新人才核心竞争力。

学生们在参与智能机器人足球赛趣味活动。通讯员 黎寒池 摄

推动数字教育出海

杨宗凯认为，数字技术不断冲击与颠覆着我们对教育的认知与实践。“教育何为、教育向何处去”，已成为全球共同思考的时代命题。我国作为一个负责任的大国，积极践行人类命运共同体理念，与世界分享数字教育的发展机遇和实践成果。

周大旺介绍，《意见》提出，要持续增强数字教育的国际影响力，推动数字教育资源的国际共建共享，打造具有全球影响力的数字教育品牌，赋能人才国际化培养，积极参与全球数字教育的治理，鲜明提出建好国家平台国际版，持续实施“慕课出海”行动，赋能“鲁班工坊”等职教出海项目建设。持续办好世界数字教育大会等，建好数字教育海外学习中心，推动中国数字教育标准成为国际共识。通过国际合作与交流，提升我国数字教育的国际影响力，为全球数字教育发展贡献中国智慧和中国方案。